这篇文章是针对MySQL中十万级数据量的一些常见sql语句优化。本人作为一名准大三计科专业学生,对此理解得不深,也更没有多少实际优化经验,如有错误之处,希望各位及时指正。一,使用索引来优化SQL语句1.创建索引前后执行结果对比2.使用复合索引的原则二,杜绝对索引使用计算,转型等处理三,索引不要放在范围查询的右边四,杜绝SELECT *的使用四,在使用order by时,要注意索引的有序性&nbs
转载 2023-11-04 20:34:24
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数据源为mysql,目标介质为elasticsearch。1、 我们能利用的资源1.1 源数据模型源是别人(库存)的数据,分为A,B,C三种类型的库存模型,需要将三种类型的模型整合成一中通用库存模型方便我方(商家)做业务。典型的互联网企业是协作方式,通过数据副本实现业务之间的解耦。1.2 特殊表(非重点)D为库存占用订单详情,也要异构一份。1.3 分库分表ABCD均做了分库分表,A(16个,4
转载 2023-07-24 14:30:13
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# MySQL 10亿条数据处理详解 在现代数据处理和分析中,我们常常会遇到处理大规模数据的问题。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统,也需要处理大规模的数据。本文将介绍如何在MySQL中处理10亿条数据,并提供相应的代码示例。 ## 数据准备 首先,我们需要准备10亿条数据。为了模拟真实场景,我们可以选择使用Python的Faker来生成虚假数据。首先,我们需要安装Faker
原创 2023-11-06 08:40:55
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JAVA 8 新特性一、Lambda 表达式ConsumerPredicateFunctionSupplier二、stream 流1. 获取流2. 中间操作1.1)map 把对应的操作应用到 流里面的每一个对象上1.2)map 提取对象里面的信息2)filter 过滤3)skip()4)distinct() 去重5)sorted(),默认是自然排序,可以定义排序规则3. 终止操作1)分组,根据条件
把简单的事情放大了,它就不简单了前言有人说单表超千万数据就应该分库分表了,这么玩不合理啊。但是对于创新业务来讲,业务系统的设计不可能一上来就预估这么大的容量,成本和工期都不足矣完成系统的开发工作。我觉得对于创新型业务系统的设计,首先满足需求,其次考虑到万一业务井喷发展所要考虑到的临时解决方案,为系统升级预留时间。谁都希望业务井喷,那么它来了!01具体时间点就不说了,开始做了一个新业务,见了一个表,
背景写这篇文章主要是介绍一下我做数据仓库ETL同步的过程中遇到的一些有意思的内容和提升程序运行效率的过程。关系型数据库:项目初期:游戏的运营数据比较轻量,相关的运营数据是通过Java后台程序聚合查询关系型数据库MySQL完全可以应付,系统通过定时任务每日统计相关数据,等待运营人员查询即可。项目中后期:随着开服数量增多,玩家数量越来越多,数据库数据量越来越大,运营后台查询效率越来越低。对于普通的关
百万级的数据,无论侧重OLTP还是OLAP,当然就是MySql了。过亿级的数据,侧重OLTP可以继续Mysql,侧重OLAP,就要分场景考虑了。实时计算场景:强调实时性,常用于实时性要求较高的地方,可以选择Storm;批处理计算场景:强调批处理,常用于数据挖掘、分析,可以选择Hadoop;实时查询场景:强调查询实时响应,常用于把DB里的数据转化索引文件,通过搜索引擎来查询,可以选择solr/ela
数据量的查询,不仅查询速度非常慢,而且还会导致数据库经常宕机(刚接到这个项目时候,数据库经常宕机o(╯□╰)o)。 那么,如何处理上亿级的数据量呢?如何从数据库经常宕机到上亿数据秒查?仅以此篇文章作为处理的总结。数据背景:下面是存放历史数据表的数据量,数据量确实很大,3亿多条。但这也仅仅是测试数据而已,因为客户端服务器上的数据可能远不止于此。为什么说远不止于此呢?实际情况是这样的:有一
目标最近公司要求做一个web版ETL工具,需要一次性查询出来任意一张表的所有的数据,有一张表到达了1亿两千万,所有经过探索采用了以下的方案先说一下内存溢出的原因jdbc查询mysql时,默认会一次性将sql查询的数据全部从服务器加载到内存中,当数据过多时,导致内存溢出解决方式1.设置每次从服务器加载到内存的条数 statement.setFetchSize(batchSize); 参考资料 jdb
一,概述一般而言,我们对关系型数据库系统,进行表结构设计时,会按数据的种类,进行分类,一般有如下种类:1)主数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,分公司,产品,经销商。 这种数据库表,我们一般以 tm_ 作为表名的前缀, 意思是 table of master data。 2)系统级数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,用户权限控制,配置参数。 这种数据库表,我们一般以 t
# 如何实现 MySQL亿条数据的存储与管理 在现代应用中,我们经常需要处理大量的数据,尤其是企业级的应用,这里我将教你如何在 MySQL 上实现亿数据的管理。下面是整个流程的概述。 ## 流程概述 | 步骤 | 说明 | |--------|--------------------------
原创 2024-10-25 04:48:07
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# 实现“mysql 20亿条数据”的方法 ## 概述 在这篇文章中,我将向你展示如何实现“mysql 20亿条数据”的方法。首先,我会告诉你整个过程的流程,并使用表格展示每个步骤。然后,我会逐步指导你每一步需要做什么,提供相应的代码以及代码注释。最后,我会用mermaid语法中的flowchart TD展示整个流程的图示。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD
原创 2024-03-15 07:17:30
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# 如何使用 MySQL 更新数据库 10条数据 作为一名开发者,处理大量数据的能力非常重要。特别是在数据库管理中,如何有效地更新大型数据集是一个常见的需求。本文将详细介绍如何在 MySQL 中更新 10条数据,通过分步骤的流程和具体的代码示例帮助你理解和掌握这个过程。 ## 整体流程 以下是更新数据库10条数据的整体步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-08-22 06:54:03
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    数据库的存在一定需要有永久性存储方式和介质。Oracle自然也不例外,在Oracle10g中,有4种存储形式,分别是操作系统文件,裸分区,自动存储管理,集群系统OCFS(RAC)。下面分别说一下这4种存储形式。        1 操作系统文件。 这种是大家最常用的方式了,也是非商业运行模式(
数据量猛 英文代码 $i=0; while($i echo "$newNumber \r\n"; $sql="CREATE TABLE `code_".$i."` (  `full_code` char(10) NOT NULL,  `cre
原创 2022-09-15 14:14:46
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10亿数据要存要查,选Mongodb还是Elalsticsearch? 项目启动,预估超过10亿的文档数据要存储,那么我们选择Elasticsearch or Mongodb?明确两者定位MongoDB和Elasticsearch都属于NoSQL范畴的数据库,且都属于文档型数据存储数据库。所以这两者的众多功能和特性高度重合, 但其实两者
转载 2023-07-24 14:29:43
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# 使用 Spark 实现 1 条数据 Join 10 亿条数据数据处理的过程中,有时我们需要将少量数据与大量数据进行连接。本文将通过 Apache Spark 实现一个简单的案例:将一条数据与上亿条数据进行连接。接下来,我们会详细介绍整个流程,并给出具体的代码示例。 ## 流程概述 我们将通过以下步骤来实现这一目标: | 步骤 | 描述
原创 2024-10-04 06:48:25
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研究人员创建了一种在DNA中存储数据的新方法。图片来源:Novi Elisa/shutterstock人类正面临着一个数据存储的问题——全世界在过去两年中产生的数据比之前的数据总和还要多,并且这种信息迸发的趋势很快就将超过硬盘能够承载的能力。如今,研究人员报告说,他们想出了一种新的方式将数据编码进脱氧核糖核酸(DNA),从而创造出迄今最高密度大规模数据存储方案。在这套系统中,1克DNA具有存储21
【1】数据结构① jdk1.7JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的(“拉链法”解决冲突)。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。② jdk1.8JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为 8)时,且tab.length>64时,将链表转化为红黑树,以减少
# MySQL查询3亿条数据的方法 在处理大规模数据时,MySQL数据库是一个常见的选择。但是,当数据量达到数亿时,如何高效地查询这些数据成为了一个挑战。本文将介绍一些方法和技巧,帮助你在MySQL中查询3亿条数据。 ## 选择正确的索引 索引是MySQL的一个重要特性,它可以加快查询速度。在查询大规模数据时,选择正确的索引非常重要。在设计表结构时,可以考虑将常用查询条件作为索引的列。
原创 2023-09-07 15:07:09
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